北京市土地利用結構轉換的碳排放效應分析

張 旺，申玉銘

（1.首都師范大學資源環境與旅游學院，北京 100048；2.湖南工業大學建筑與城鄉規劃學院，湖南 株洲 412007）

一、引言

土地利用方式變化是導致全球氣候變化和碳收支不平衡的主要原因之一。近年來國內外學者對不同土地利用方式對應的生態系統開展了不少研究，如農田生態系統[1]、土壤生態系統[2]、森林生態系統[3]、草地生態系統[4]、濕地生態系統[5]和城市生態系統[6]。國內也有一些學者對不同省區土地利用的碳排放效應進行了研究[7-11]。但縱觀已有研究成果，從自然影響因素分析某一典型生態系統碳收支效應的較多，而兼顧自然和人文影響因素對各類土地利用方式的總體碳排放效應研究，卻又僅限于探討土地利用類型各自的面積與結構變化引起的碳排放效應，從土地利用結構轉換矩陣來分析城市區域碳排放效應方面的研究還較少見。本研究嘗試采用RS和GIS技術，針對北京市1990-2010年來這一快速城市化的大都市區，通過每隔5年構造1個土地利用結構轉換矩陣，來分析因各土地利用類型變化相應引起碳排放的變化狀況，以期一方面深入推進土地利用變化的碳排放效應研究，另一方面可為北京市調控土地利用方式、建設低碳生態城市提供理論指導和數據參考。

二、研究方法與數據來源

1.研究方法

（1）各土地利用類型面積的獲取

按國家標準化管理委員會2007年頒布的《土地利用現狀分類》(GB/T 21010-2007)和中科院資源環境信息數據庫的土地利用/覆被分類標準，將土地利用類型分成耕地、林地（包括園地）、草地、建設用地（包括居民點及工礦用地、交通用地）、水域和未利用地共6個一級分類。北京市1990、1995、2000、2005、2010年的土地利用類型面積，源自相應年份的TM遙感影像圖片目視解譯，經過野外實地驗證精度（正確率為91.3%），獲取6種土地利用類型的面積數據。再在ArcGIS 9.3軟件的支持下，對北京市上述5期遙感影像解譯出來的土地數據進行疊加分析，并在得出1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年、2005-2010年、1990-2010年6大地類之間土地利用轉換矩陣的基礎上，計算因轉換導致的碳排放效應變化。

（2）能源耗費碳排放的計算

文章表觀能源耗費排放溫室氣體的計算方法采用《IPCC國家溫室氣體排放清單指南》中“自上而下”的表觀能源消耗量估算法[12]。考慮到還需外調熱力和電力以滿足區內消費，但因是北京市耗能，這部分間接排放也應計算在內，并按其能源加工轉換中火力發電占75%的比例計入。

（3）各土地利用類型碳排放的計算

從碳排放角度來說，建設用地、耕地和水域為碳源，林地（因城區園林綠化面積相對于山區森林面積極小，再加之其需要人工管理耗費成本也排放CO2，故其碳匯量可忽略不計）、草地和未利用地為碳匯。建設用地的碳排放通過其作為能源耗費空間載體的碳排放系數來間接估算（前文(2)所述）；其余各土地利用類型的碳排放/吸收系數則綜合前人研究所得的經驗數據，并經過適當的北京區域性修正獲得[13-15]。

2.數據來源

本研究所需的歷年能源消費數據全部從對應年份的《中國能源統計年鑒》和《北京統計年鑒》中采集。各種能源的平均低位發熱量、潛在碳排放因子及燃料燃燒過程中的氧化率均來源于北京節能環保中心測試結果，所采用的各種燃料平均熱值來自《中國能源統計年鑒2013》。

表1 不同土地利用類型的碳排放/吸收系數

三、結果分析

1.1990-1995年時段

表2表明：北京市1990-1995年土地利用各類型之間的相互轉入、轉出的比例較大，導致碳排放也發生相應較大的變化。首先從土地累計轉出量（表2倒數第二行）來看：耕地轉出的面積最大，達114240 hm2，主要流向建設用地(54565 hm2)和林地(30800 hm2)，從而引起碳排放量分別增加2109.47萬噸、-60.61萬噸；林地以106910 hm2的轉出面積位居第二，主要流向草地(69276 hm2)和耕地(28664 hm2)，相應造成碳排放量分別增加118.86萬噸、56.41萬噸；草地以103954 hm2的轉出面積屈居第三，主要流向林地(78150 hm2)和耕地(17103 hm2)，前者有利于碳吸收，引起碳匯增加134.08萬噸，而后者則造成碳源增加4.31萬噸；水域的轉出面積最小，僅為16947 hm2，其引起碳排放的變化最不顯著；未利用地和建設用地的轉出面積位居上述4種土地利用類型之間，它們導致的碳排放變化量也不大。其次從累計轉入量（表2最后一列中△A對應的單元格）來看：林地的轉入面積最大，為134527 hm2，主要來源于草地(78150 hm2)和耕地(30800 hm2)，這導致碳匯分別增加134.08萬噸、60.61萬噸；草地以114262 hm2的轉入面積位居第二，主要來源是林地(69276 hm2)和未利用地(25990 hm2)，前者造成碳源增加118.86萬噸，而后者使得碳匯增加1.77萬噸；耕地以95920 hm2的轉入面積屈居第三，主要來源為林地(28664 hm2)和建設用地(21221 hm2)，前者導致碳源增加56.41萬噸，而后者則減少碳排放867.56萬噸；未利用地的轉入面積最小，僅為1775 hm2，其引起的碳排放變化最微弱；建設用地和水域的轉入面積介于上述4種土地利用類型之間，它們導致的碳排放變化量也較小。綜合以上分析，一方面城市化進程的推進使得較大面積的耕地轉化為建設用地，造成碳排放大量增加；另一方面“退耕還林”、“植樹造林”等政策的實施又增加了林地面積，引起碳匯增加，但由于建設用地的能源碳排放總增量（3283.40萬噸）遠遠超過林地碳匯總增量（407.43萬噸），最后使得1995年碳排放凈量比1990年增加了1573.59萬噸。

表2 北京市1990-1995年土地利用轉換矩陣及其導致的碳排放變化（面積單位：hm2，碳排放單位：萬噸）

2.1995-2000年時段

表3表明：北京市1995-2000年土地利用各類型之間的相互轉入、轉出的比例也較大，導致碳排放發生相應較大的變化。首先從土地累計轉出量來看：耕地轉出的面積最大，達132366 hm2，主要流向建設用地(55313 hm2)和林地(45518 hm2)，從而引起碳排放量分別增加2031.83萬噸、-89.57萬噸；林地以129223 hm2的轉出面積位居第二，主要流向草地(78700 hm2)和耕地(40069 hm2)，相應造成碳排放量分別增加135.03萬噸、78.85萬噸；草地以107587 hm2的轉出面積屈居第三，主要流向林地(95895 hm2)，這有利于碳吸收，引起碳匯增加164.53萬噸；未利用地的轉出面積最小，僅為4101 hm2，其引起碳排放的變化最不顯著；建設用地和水域的轉出面積位居上述4種土地利用類型之間，它們導致的碳排放變化量也不大。其次從累計轉入量來看：林地的轉入面積最大，為153340 hm2，主要來源于草地(95895 hm2)和耕地(45518 hm2)，這導致碳匯分別增加164.53萬噸、89.57萬噸；草地以107904 hm2的轉入面積位居第二，主要來源是林地(78700 hm2)和耕地(22861 hm2)，前者造成碳源增加135.03萬噸，而后者使得碳匯增加5.77萬噸；建設用地以68480 hm2的轉入面積屈居第三，主要來源為耕地(55313 hm2)，這導致碳源增加2031.83萬噸；未利用地的轉入面積最小，僅為4785 hm2，其引起的碳排放變化最微弱；耕地和水域的轉入面積介于上述4種土地利用類型之間，它們導致的碳排放變化量也較小。與1990-1995年類似，由于建設用地的能源碳排放總增量（2165.12萬噸）遠遠超過林地碳匯總增量（618.74萬噸），最后使得2000年碳排放凈量比1995年增加了874.16萬噸。

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表4 北京市2000-2005年土地利用轉換矩陣及其導致的碳排放變化（面積單位：hm2，碳排放單位：萬噸）

3.2000-2005年時段

表4表明：北京市2000-2005年土地利用各類型之間的相互轉入、轉出的比例也較大，導致碳排放發生相應較大的變化。首先從土地累計轉出量來看：耕地轉出的面積最大，達168380 hm2，主要流向林地(56414 hm2)和草地(5575 7h m2)，從而引起碳匯分別增加111.02萬噸、-14.06萬噸，這是該期保護生態環境、實行退耕還林和退耕還草建設的政策效應結果；林地以行退耕還和退 hm2的轉出面積位居第二，主要流向草地(49220 hm2)和耕地(46664 hm2)，相應造成碳排放量分別增加84.45萬噸、91.83萬噸；草地以128939 hm2的轉出面積屈居第三，主要流向林地(95518 hm2)和建設用地(23258 hm2)，前者有利于碳吸收，引起碳匯增加163.88萬噸，而后者導致碳增排925.92萬噸；未利用地的轉出面積最小，僅為6904 hm2，其引起碳排放的變化最不顯著；建設用地和水域的轉出面積位居上述4種土地利用類型之間，它們導致的碳排放變化量也不大。其次從累計轉入量來看：林地的轉入面積最大，為173655 hm2，主要來源于草地(95518 hm2)和耕地(56414 hm2)，這導致碳匯分別增加163.88萬噸、111.02萬噸；建設用地以135349 hm2的轉入面積位居第二，主要來源是林地(40668 hm2)和耕地(40650 hm2)，兩者分別造成碳源增加1688.80萬噸、1608.05萬噸；草地以128887 hm2的轉入面積屈居第三，主要來源為耕地(55757 hm2)和林地(49220 hm2)，前者導致碳匯增加14.06萬噸，而后者引起碳匯減少84.45萬噸；未利用地的轉入面積最小，僅為18766 hm2，其引起的碳排放變化最微弱；耕地和水域的轉入面積介于上述4種土地利用類型之間，它們導致的碳排放變化量也較小。與1995-2000年類似，由于建設用地的能源碳排放總增量（5971.63萬噸）遠遠超過林地碳匯總增量（687.61萬噸），最后使得2005年碳排放凈量比2000年增加了3298.56萬噸。

表5 北京市2005-2010年土地利用轉換矩陣及其導致的碳排放變化（面積單位：hm2，碳排放單位：萬噸）

4.2005-2010年時段

表5表明：北京市2005-2010年土地利用各類型之間的相互轉入、轉出的比例雖還較大，但比前述時段有所縮窄，導致碳排放發生的變化也相應縮小。首先從土地累計轉出量來看：草地轉出的面積最大，達107634 hm2，主要流向林地(63887 hm2)和耕地(27414 hm2)，前者引起碳匯量增加109.61萬噸，而后者則導致碳排放增加6.52萬噸；林地以93623 hm2的轉出面積仍位居第二，主要流向草地(35464 hm2)和耕地(35413 hm2)，相應造成碳排放量分別增加60.85萬噸、69.69萬噸；耕地以84949 hm2的轉出面積屈居第三，主要流向建設用地(285626 hm2)和林地(27414 hm2)，前者導致碳排放增加1235.97萬噸，而后者則有利于碳吸收，引起碳匯增加6.41萬噸；未利用地的轉出面積最小，僅為20895 hm2，其引起碳排放的變化最不顯著；建設用地和水域的轉出面積位居上述4種土地利用類型之間，它們導致的碳排放變化量也不大。其次從累計轉入量來看：林地的轉入面積最大，為111116 hm2，主要來源于草地(63887 hm2)和耕地(45518 hm2)，這導致碳匯分別增加109.61萬噸、53.95萬噸；草地以92665 hm2的轉入面積位居第二，主要來源是林地(35464 hm2)和耕地(25409 hm2)，前者造成碳源增加60.85萬噸，而后者使得碳匯增加6.41萬噸；建設用地以72754 hm2的轉入面積屈居第三，主要來源為耕地(28526 hm2)和林地(20455 hm2)，分別導致碳源增加1235.97萬噸、926.52萬噸；未利用地的轉入面積最小，僅為3593 hm2，其引起的碳排放變化最微弱；耕地和水域的轉入面積介于上述4種土地利用類型之間，它們導致的碳排放變化量也較小。與前述各時段稍有不同，2005-2010年累計轉出量最大的是草地，而耕地轉出量居于第三，耕地轉向最多的仍是建設用地，造成碳排放大量增加；由于建設用地的能源碳排放總增量（4236.87萬噸）遠遠超過林地的碳匯總增量（336.81萬噸），最后使得2010年碳排放凈量比2005年增加了2307.84萬噸。

5.1990-2010年時段

表6顯示，1990-2010年共20年北京市各土地利用/覆蓋類型都發生了不同程度的變化，從而引起碳排放量也發生相應的變化。總體而言，首先從土地利用、覆蓋類型的面積變化及其引起相應碳排放量變化的情況來看，變化量最大的是耕地減少了181926 hm2，從而引起碳排放減少33.16萬噸；其次是建設用地增加了180023 hm2，導致碳排放增加8245.55萬噸；其次變化量較大的是林地(89092 hm2)和未利用地(-85455 hm2)，分別導致碳匯增加159.12萬噸、減少0.16萬噸；變化量最小的是水域(2661 hm2)。6種土地利用類型面積變化量的絕對值從大到小排序是：耕地＞建設用地＞林地＞未利用地＞草地＞水域。然后從土地利用面積變化的速率來看，變化幅度最大、年平均變化速率最快的是建設用地，其次是未利用地，再次是耕地，然后是林地和水域，變化最慢的是草地。各種土地利用、覆蓋類型的變化快慢與其碳排放量變化的快慢是一致的，因為建設用地的能源消費碳排放邊際變化量遠遠大于其它土地利用類型的，這致使其碳排放量的增速更快于其土地利用變化的增速，增量也大于其它5種土地利用類型，最后使得整個北京市的碳排放量凈增了8054.14萬噸。具體分析結論如下：

第一，耕地的轉出量最大(263017 hm2)，導致碳排放變化量也最大（5231.77萬噸）。耕地向林地的轉化有利于增加土壤、植被中的有機碳儲量，即增加碳匯。但耕地面積減少部分的47.85%流向建設用地，在此轉換過程中，植被覆蓋大量減少，植被對空氣中碳的固化作用就大為減弱；同時植被殘體也會排放大量碳素，土壤對有機碳的固化吸收作用也隨之降低，故農用地轉換為建設用地將造成碳排放量的大幅增加。表5數值表明耕地是建設用地、林地和草地等地類新增面積的主要來源，從而引起的碳排放變化量分別是5397.94萬噸、-152.54萬噸、-13.43萬噸。而耕地增加的部分則主要來自于建設用地、草地和林地。

表6 北京市1990-2010年土地利用轉換矩陣及其導致的碳排放變化（面積單位：hm2，碳排放單位：萬噸）

第二，草地的轉出量居于第二位（122461 hm2），主要轉向林地（101985 hm2，占轉出量的83.28%）和耕地（13991 hm2，占轉出量的15.11%），前者使碳匯增加174.98萬噸，這主要是受到山區發展林業、治理荒山荒地等碳匯工程的影響；而后者卻使碳源增加3.53萬噸。草地的主要增加部分來源于耕地和林地，前者使土地的碳吸收能力增加了13.43萬噸，后者使得碳源增加80.64萬噸。

第三，林地雖轉出絕對量較大(114704 hm2)，但實際上相對變化的面積并不大，75.62%沒有發生轉移，主要原因在于林地主要分布在門頭溝、懷柔、密云、延慶、平谷等7個山區區縣，因此它們為保持北京市碳匯量的穩定功不可沒。

第四，水域轉出的絕對面積最小(16267 hm2)，主要流向耕地(6502 hm2)和建設用地(5416 hm2)，分別占轉出面積的39.97%、33.29%。由于水域的碳排放邊際變動量小于耕地和建設用地的，因而這又增加了碳源。水域的增加部分主要來自耕地和未利用地。水域的轉換強度較小(19.15%)，僅稍高于轉換強度最低的草地(14.38%)。

第五，建設用地的增加(239323 hm2)數量最大，主要來源于耕地(124598 hm2)、未利用地(54398 hm2)和林地(50392 hm2)，分別約占總增量的52.06%、22.73%、21.06%。建設用地的碳排放邊際變化量遠遠大于其它土地利用類型，且具有極高的不可逆轉性，因此它成為碳源增加的決定性地類。

第六，未利用地主要轉向建設用地(54398 hm2)和林地(19312 hm2)，分別占轉出總量的50.83%和18.05%，由于前者的碳排放邊際變化量遠遠大于其它地類，而對增加碳源的貢獻很大。因未利用地大多分布在山區，相對容易開發為林地、草地。而未利用地的增加部分又主要來自于草地和林地，這也反映出未利用地和林地、草地之間存在較強的相互轉化特點，因而其碳匯作用的具體大小也經常變化，其凈碳排放功能存在不確定性。

四、簡明結論

文章對北京市1990、1995、2000、2005、2010年共5期遙感影像解譯出來的土地數據進行疊加分析，并在得出1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年、2005-2010年、1990-2010年6大地類之間土地利用轉換矩陣的基礎上，計算因轉換導致的碳排放效應變化，結論如下：

其一，耕地的轉出量最大，主要轉向建設用地、林地和草地，導致的碳排放變化量也最大；而轉入耕地的來源主要是建設用地、草地和林地。

其二，草地的轉出量居第二位，主要轉向林地和耕地，收支相抵使得碳匯增加；而轉入草地的來源主要是耕地和林地。

其三，林地雖轉出絕對量較大，但實際上相對變化的面積并不大，3/4以上沒有發生轉移，為保持北京市碳匯量的穩定貢獻最大。

其四，水域轉出的絕對面積最小，主要流向耕地和建設用地，也增加了碳源；其轉入部分則主要來自耕地和未利用地。

其五，建設用地因具有極高的不可逆轉性，轉出的面積不大，主要轉向耕地、草地和林地，相應引起碳排放減少；而其轉入面積最大，主要來源于耕地、未利用地和林地，使其成為碳源增加的決定性地類。

其六，未利用地主要轉向建設用地和林地，導致碳源增加；其轉入部分又主要來自于草地和林地，但凈碳排放功能卻存在不確定性。

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